【淺談導購五】 導購網站為電商完整流量版圖
【淺談導購五】 導購網站為電商完整流量版圖
2013.06.02 | 行銷

電商的流量結構

從1995年到2010年,屬於 上一典範 自發性消費 流量的方式不外幾種:

(1)直接流量,即平台建立品牌,教育使用者在需求發生時直接連上該網站; (2)自然流量,即平台進行搜尋引擎優化,依靠商品關鍵字導入購物流量;以及 (3)廣告流量,即平台投放各種網路廣告(包括展示型、關鍵字與活動),帶來流量。

無論建立品牌、搜尋引擎優化或網路廣告投放,都得靠網購平台自身投入龐大的費用才能建立。不難發現:這個階段的流量來源,顯然缺少了通常最便宜的「推薦流量」這一大塊,而這塊流量的來源正是──導購。

電商自建導購流量的嘗試

首倡「 電子商務生態圈 淘寶網 最早意識到這一點,自2009年開始布局社群導購,曾經自建淘江湖 jianghu.taobao.com 淘幫派 、掌櫃說(入口在賣家後台)、哇哦 wow.taobao.com 、愛逛街( love.taobao.com )、樂活+( lehuo.taobao.com )、頑兔( wantu.taobao.com )、 圈子 一淘發現 等導購頻道,以及手持裝置上如 湖畔 來往 … 等應用程式,名目眾多,令人眼花撩亂。其中幾個形式相近,上線後也未帶來預期效果,甚至還出現內部資源互相競爭的情況,例如定位在真實交友平台的淘江湖已於2011年5月併入「我的淘寶」,偏向購後分享的哇哦已於2012年3月併入偏向時尚購物分享的愛逛街,而今年五月愛逛街又與樂活和頑兔合併,成為現在的 隨便逛逛

台灣電商對於自建導購流量涉足較晚。 Yahoo!奇摩購物中心 在今年三月推出讓會員推薦、收藏、分享的社群導購頻道「 慾望牆 」,邀請名人站台、號稱「最懂你的shopping好夥伴」;隨後 台灣樂天 也在今年五月推出讓網友上傳照片或輸入網址、以圖找物的「 樂搜尋 」,可按顏色、花紋及風格,挑出平台上正在販賣的相似商品。這些網購平台自建的新頻道、新功能,實際能帶來多少新的流量與有效轉換,雖然尚待時間考驗,但行動證明他們已經逐漸了解建立導購流量的重要性,並嘗試自己踏出第一步。

電商難以自建導購流量的因素

從淘寶多年的摸索試錯屢敗屢戰,以及台灣電商遲至今日才有少數業者踏出第一步,我們發現網購平台想要透過社群建立導購流量的願望,在執行上會受限於如下因素而有一定的困難:

一、 網購平台商業模式利益衝突:平台看似服務買賣雙方,實則傾向賣方,因其商業模式乃建立於向供應商收取上架費、銷售分潤以及行銷推廣費用之上。平台幾乎不可能站在使用者的立場去推薦商品(別忘了使用者要的有時不只是便宜),也很難以滿足使用者尋找商品、發現商品以及純為樂趣的逛街需求作為第一目標,利之所趨,它們必定優先服務大型供應商、付費供應商以及那些總是願意並且能夠配合平台舉辦折扣促銷活動的「乖巧供應商」。

二、 網購平台人力資源專長限制:平台所網羅者,主要為掌管商品的大小PM、維護運作技術團隊、打響通路品牌的行銷專家、舉辦促購活動的銷售人才與提升整體基礎設施服務水準的管理菁英。但以上完全不包含建立社群的基因與氛圍──真正的社群豈是編一小組非核心人馬、甚至搞一個臨時團隊,短期努力就可以形成?

三、 網購平台情境錯誤:如果我在咖啡店和朋友討論究竟買哪個牌子的平板電腦比較好,恰巧隔壁桌也在討論相同的話題,那麼我大概會豎耳偷聽,他們的對話內容也將對我產生影響力;但同樣的對話內容如果出現在光華商場就會失去參考價值,因為交易中心的情境將使我潛意識裡保持高度警覺:那幾個人裡若不是有銷售員,就是有「走路工」(大陸說法為「 托兒 )網購平台就像光華商場,但社群導購只會在咖啡店裡存在。

導購網站可為電商完整流量版圖

幾乎與著手自建社群導購頻道同時,淘寶很聰明地在2010年成立了 開放平台 ,開放用戶、開放商品、開放數據,釋出一系列的API接口,邀請全體網路使用者與淘寶外部中小型網站一起為它導購,因而養育出2011年迅速竄起的美麗說、蘑菇街等導購網站,成為 電子商務生態圈 的重要角色。2012年Q3時,美麗說每月已可為淘寶導入人民幣7億交易額,蘑菇街每月也能為淘寶帶去人民幣1.5億的導購成交量;兩站合計佔淘寶流量的10%、佔淘寶聯盟導購分潤的21%,對淘寶貢獻不可謂不大。

2013年淘寶正式來台成立辦公室,對於台灣市場的計畫,倘若不只插旗而真有心要將 電子商務生態圈 落地,那麼淘寶除了必須積極解決基礎設施如第三方支付、人民幣兌換、跨國物流等問題讓所有台灣賣家可以在淘寶賣東西以外,最重要的莫過於導購系統的本地化,甚至重建一個專屬於本地的導購系統,讓全台灣的網友都能為淘寶導購,不但帶去流量,還能幫忙教育對淘寶還很陌生的台灣使用者怎麼逛、怎麼買,把流量轉換出現金。

暫不管淘寶吧!看看國內電商。 Yahoo!奇摩購物中心 的導購交易額早已佔比超過總交易額10%。其它網購平台或垂直電商是否也該認真考慮如何借力於導購網站,完整自己的流量版圖、優化經營效率、提升整體營收?

(本文作者為 高儷玲/ 九易購物公司策略顧問,優仕網、愛逛街 共同創辦人)

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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